CN101581575A - 基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法 - Google Patents

基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法 Download PDF

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Abstract

一种基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法，其特征是重建方法为：(1)采用C++语言编写基于雷达原理激光数据自动采集平台；(2)摄像机坐标系与激光器坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T；(3)利用光流场区域合并算法将运动目标提取分割出来，进而将运动目标对应的点云分割出来；(4)为图像的三维纹理映射提供了点云与图像纹理在精确定位上的保证，从而实现了基于数据融合的三维重建***。本发明的优点是：能快速进行激光数据自动采集和处理；能快速完成激光和CCD的外部标定；能有效地提取和分割复杂环境中目标的有效点云；能准确完成目标的激光和CCD数据的三维重建。

Description

基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法
技术领域
本发明涉及一种基于激光和摄像机的三维重建方法，尤其涉及一种激光数据数据采集和处理；激光和CCD外部标定方法；有效点云的提取和分割方法；激光和CCD数据融合的三维重建方法。
背景技术
现实世界是三维的，长久以来由于受到科学技术发展水平的限制，我们所能够得到并能对之进行有效处理及分析的绝大多数是二维数据，使得大量的物体的三维信息丢失。随着计算机技术的发展，人们对信息的获取已经从传统的二维平面图像，转向了三维立体图像。近年来，基于雷达原理的激光测距仪得到了快速发展，它们可以得到真实场景的高度精确3D数据，因此利用这些3D数据来进行真实世界的三维建模得到了很多关注。
激光器具有快速的获取空间物体三维数据的能力，每个三维数据都是对目标物体直接采集的真实数据，能够最直接反映客观事物的真实形态特性，所以人们将它作为快速获取空间数据的有效手段。CCD传感器能快速获取物体的外形、颜色信息以及纹理信息，是人们了解外界环境的有效途径。激光器和CCD在性能上正好互补，组合使用可以取长补短，充分发挥其各自的长处。因此在机器人视觉中将激光和CCD传感器的数据相融合进行三维重建是一种有效的技术手段。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法，能快速进行激光数据自动采集和处理；能快速完成激光和CCD的外部标定；能有效地提取和分割复杂环境中目标的有效点云；能准确完成目标的激光和CCD数据的三维重建。
本发明是这样来实现的，其特征是重建方法为：
1、采用C++语言编写基于雷达原理激光数据自动采集平台，实现了对激光数据的实时采集，然后对激光数据进行滤波处理，减小了数据的误差；
2、利用发射到标定立方三条棱上激光点在图像坐标系中坐标应该满足三条棱直线方程的约束条件求解摄像机坐标系与激光器坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T；
3、利用光流场算法，对背景静止、目标运动的图像序列进行计算检测出运动目标，再利用光流场区域合并算法将运动目标提取分割出来，进而将运动目标对应的点云分割出来；
4、使用Delaunay三角化法进行点云的三维网格重建，根据上述的激光与摄像机外部标定算法，查找点云在摄像机图像上对应的RGB颜色信息，并将颜色信息映射到点云上，使点云都带有RGB颜色值，为图像的三维纹理映射提供了点云与图像纹理在精确定位上的保证，从而实现了基于数据融合的三维重建***。
本发明的优点是：能快速进行激光数据自动采集和处理；能快速完成激光和CCD的外部标定；能有效地提取和分割复杂环境中目标的有效点云；能准确完成目标的激光和CCD数据的三维重建。
附图说明
图1为本发明激光和摄像机外部标定方法示意图。
在图中，1、激光测距仪2、摄像机3、标定立方体
具体实施方式
如图1所示，本发明是这样实现的，使用一个标定立方体3作为标定中介，标定立方表面为50cm×50cm棋盘格。将标定立方置于激光测距仪1和摄像机2前方，并且保证标定立方体的三条棱被它们同时捕获到。激光扫描标定立方体3得到平面二维轮廓距离信息，摄像机2捕获标定立方体3的图像信息。在图像坐标系中可以获得标定立方体3三条棱的直线方程L1、L2、L3，在激光坐标系中可以获得分别发射到这三条棱上激光点的坐标Pl1、Pl2、Pl3，将这三个点的坐标转换到图像坐标系中应该满足三条棱的直线方程，通过这一约束条件建立方程求解摄像机2坐标系与激光测距仪坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T。即计算激光测距仪1与摄像机2两者的数据转化关系，从而实现将两者的数据统一到一个坐标系中，进而完成数据融合。

Claims (1)

1、一种基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法，其特征是重建方法为：
(1)采用C++语言编写基于雷达原理激光数据自动采集平台，实现了对激光数据的实时采集，然后对激光数据进行滤波处理，减小了数据的误差；
(2)利用发射到标定立方三条棱上激光点在图像坐标系中坐标应该满足三条棱直线方程的约束条件求解摄像机坐标系与激光器坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T；
(3)利用光流场算法，对背景静止、目标运动的图像序列进行计算检测出运动目标，再利用光流场区域合并算法将运动目标提取分割出来，进而将运动目标对应的点云分割出来；
(4)使用Delaunay三角化法进行点云的三维网格重建，根据上述的激光与摄像机外部标定算法，查找点云在摄像机图像上对应的RGB颜色信息，并将颜色信息映射到点云上，使点云都带有RGB颜色值，为图像的三维纹理映射提供了点云与图像纹理在精确定位上的保证，从而实现了基于数据融合的三维重建***。
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